项目名称: 复杂环境下基于刚体模型和数据驱动的联合跟踪与分类

项目编号: No.60805013

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 金属学与金属工艺

项目作者: 郭云飞

作者单位: 杭州电子科技大学

项目金额: 19万元

中文摘要: 联合跟踪与分类(JTC)通过信息互反馈,同时解决目标识别与跟踪问题,对战场态势感知和决策制定有重大意义,是C4ISR系统重要职能和信息融合领域热点研究课题。点模型方法适用范围广,研究较成熟,但分类能力有限,复杂环境下鲁棒性不足。基于刚体模型和数据驱动的方法能本质上改善分类性能,但目前研究尚不足,存在计算复杂、复杂环境考虑较少等问题,缺少模块化方法。 本项目以FM被动双基雷达JTC系统为研究对象,选择雷达散射截面积RCS为分类参数,建立复杂环境下基于刚体模型和数据驱动的模块化JTC理论和方法。基于时域有限差分法和飞行动力学建立目标RCS数据驱动库和刚体模型以改善分类性能;增加信息自反馈环节和柔性融合环节改善结构稳定性;提出基于核密度估计的鲁棒信息融合方法提高复杂环境下JTC实时性和鲁棒性;构建FM被动双基雷达JTC系统仿真平台,验证和评估项目所提理论和方法。

中文关键词: 联合跟踪和分类;复杂环境;刚体模型;数据驱动;鲁棒信息融合

英文摘要:

英文关键词:

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

专知会员服务
87+阅读 · 2021年7月9日
基于深度学习的视频目标检测综述
专知会员服务
78+阅读 · 2021年5月19日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月4日
基于深度学习的行人检测方法综述
专知会员服务
68+阅读 · 2021年4月14日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
258+阅读 · 2020年8月1日
基于改进卷积神经网络的短文本分类模型
专知会员服务
25+阅读 · 2020年7月22日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
140+阅读 · 2020年4月25日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
基于深度学习的行人检测方法综述
专知
1+阅读 · 2021年4月14日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月10日
综述 | 激光与视觉融合SLAM
计算机视觉life
18+阅读 · 2020年10月8日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
综述 | 近5年基于深度学习的目标检测算法
计算机视觉life
36+阅读 · 2019年4月18日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
34+阅读 · 2021年8月2日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Arxiv
28+阅读 · 2018年4月6日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
87+阅读 · 2021年7月9日
基于深度学习的视频目标检测综述
专知会员服务
78+阅读 · 2021年5月19日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月4日
基于深度学习的行人检测方法综述
专知会员服务
68+阅读 · 2021年4月14日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
深度学习目标检测方法综述
专知会员服务
258+阅读 · 2020年8月1日
基于改进卷积神经网络的短文本分类模型
专知会员服务
25+阅读 · 2020年7月22日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
140+阅读 · 2020年4月25日
相关资讯
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
基于深度学习的行人检测方法综述
专知
1+阅读 · 2021年4月14日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月10日
综述 | 激光与视觉融合SLAM
计算机视觉life
18+阅读 · 2020年10月8日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
综述 | 近5年基于深度学习的目标检测算法
计算机视觉life
36+阅读 · 2019年4月18日
目标跟踪算法分类
算法与数据结构
20+阅读 · 2018年9月28日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员